# www.numpy.org.cn
import numpy as np
# 自制的数据集
import dataset 
# 绘图工具库
from matplotlib import pyplot as plt
# 获取100组numpy数组随机数据
xs,ys = dataset.get_xy_dateset(100)
print(xs)
print(ys)
# 标题
plt.title("1st-plt", fontsize=12)
# 横坐标
plt.xlabel("美貌")
# 纵坐标
plt.ylabel("毒性")
# 填充散点数据 画点
plt.scatter(xs,ys)
# w参数
w=0.5
# #  预测函数 y=w*x
# y_pre = w*xs
# # 误差e
# e = ys - y_pre

# 学习率alpha
alpha = 0.05

# # 更新w
# w = w + alpha * e * xs

# 因为学习率和只学习一次 
# 没那么快线性拟合
# 多来几次
for _ in range(3):
    # 循环100次 依次取出数据处理
    for i in range(100):
        x = xs[i]
        y = ys[i]
        #  预测函数 y=w*x
        y_pre = w*x
        # 误差e
        e = y - y_pre
        # 学习率alpha
        # alpha = 0.05
        # 更新w
        w = w + alpha * e * x


# 拟合后的y轴数据计算
y_pre = w*xs
# 填充散点数据 划线
plt.plot(xs,y_pre)
# print(y_pre)
# 显示,刷新图像
plt.show()
